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简介

MorseWayne2025/11/4...大约 4 分钟HbaseDatabase

什么是HBase

Apache HBase 是一个开源的、非关系型、分布式的数据库，它以 Google 的 Bigtable 为模型，用 Java 编写。它是作为 Apache 软件基金会的 Apache Hadoop 项目的一部分开发的，运行在 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）之上，为 Hadoop 提供了类似 Bigtable 的功能。HBase 的目标是托管非常大的表——数十亿行乘以数百万列——在商用硬件集群之上。当需要对大数据进行随机、实时的读/写访问时，可以使用 Apache HBase。

核心特性

  • 线性和模块化可伸缩性: 可以通过增加节点来线性扩展。
  • 严格一致的读写: 保证了操作的原子性和一致性。
  • 自动和可配置的表分片: 当表变得过大时，HBase 会自动将其分片成更小的区域。
  • RegionServer 之间的自动故障转移: 当 RegionServer 失败时，Master 会将它所服务的区域重新分配给其他可用的 RegionServer。
  • 方便的 Java API: 提供易于使用的 Java API 进行客户端访问。
  • 支持 MapReduce: 可以作为 Hadoop MapReduce 作业的输入和输出。
  • 实时查询的块缓存和布隆过滤器: 通过块缓存和布隆过滤器优化查询性能。
  • 服务器端过滤器: 通过查询谓词下推来优化性能。
  • Thrift/REST 网关: 支持 XML、Protobuf 和二进制数据编码选项。
  • 基于 JRuby 的 Shell (JIRB): 提供了一个可扩展的命令行工具。

数据模型

HBase 是一个面向列的数据库，它的数据模型由以下几个部分组成：

  • Table: HBase 中的表由多个行组成。
  • Row: 表中的每一行都有一个唯一的行键（Row Key）。
  • Column Family: 列族是列的集合。一个表可以有多个列族。物理上，同一列族的数据存储在一起。
  • Column Qualifier: 列族中的每个列由一个列限定符标识。
  • Cell: 行、列族和列限定符的组合唯一确定一个单元格（Cell）。
  • Timestamp: 每个单元格中的数据可以有多个版本，每个版本由一个时间戳标识。
    HBase Data Model
    其中，表中每一行的数据结构如下图所示：
    Row Data Model

架构

HBase 架构主要由三个组件组成：

  1. HMaster:

    • 负责监控集群中所有的 RegionServer 实例。
    • 负责所有元数据的更改。
    • 负责Region的分配、负载均衡。

  2. RegionServer:

    • 负责服务和管理 Regions。
    • 客户端直接与 RegionServer 通信进行读写操作。
    • RegionServer 内部管理一组 Region，每个 Region 是表中行的连续范围。

  3. ZooKeeper:

    • HBase 使用 ZooKeeper 进行分布式协调。
    • 存储 HMaster 的地址和 -ROOT- 表的位置。
    • 跟踪服务器故障和网络分区。
HBase Architecture
HBase Architecture

何时使用HBase

HBase 非常适合需要对大量数据进行快速随机读写的场景。它被广泛应用于需要高吞吐量和低延迟的应用程序中。一些典型的使用案例包括：

  • 消息传递平台（例如 Facebook Messenger 早期版本）
  • 时间序列数据存储（例如 Bloomberg）
  • 实时分析和仪表盘
  • 搜索引擎索引（例如 Flipkart）
  • 用户行为分析和个性化推荐（例如 Spotify）

然而，HBase 并不是传统关系型数据库的直接替代品，它不支持 SQL 查询（但可以通过 Apache Phoenix 等项目提供 SQL 层）。对于需要复杂事务和多行 ACID 保证的场景，传统 SQL 数据库可能是更好的选择。

HBase 与其他数据库的对比

为了更好地理解 HBase 的定位和优势，下面将其与关系型数据库以及其他主流 NoSQL 数据库进行比较。

特性HBase关系型数据库 (如 MySQL)CassandraMongoDB
数据模型宽列存储 (Wide-Column)基于行 (Row-based)宽列存储 (Wide-Column)文档存储 (Document)
Schema半结构化 (Schema-less)，只需定义列族结构化 (Fixed Schema)，需预先定义表结构半结构化 (Schema-less)半结构化 (Flexible Schema)
可扩展性优秀的水平扩展能力主要垂直扩展，水平扩展（分片）复杂优秀的水平扩展能力，无主架构良好的水平扩展能力
一致性 (CAP)强一致性 (CP)ACID 保证，强一致性 (CA)可调一致性 (AP)强一致性 (CP)
事务仅支持单行 ACID完整的 ACID 事务支持仅支持单行原子性支持多文档 ACID 事务
查询语言基于 Get/Scan API，不支持 SQL（可借助 Phoenix）标准 SQLCQL (类 SQL 语言)丰富的查询语言 (MQL)
二级索引有限支持，性能开销大强大的二级索引支持强大的二级索引支持强大的二级索引支持
适用场景海量数据（PB级）的实时随机读写、大数据分析事务性应用、结构化数据、复杂查询和报表多数据中心部署、高可用性、写密集型应用通用性强、快速开发、内容管理、Web 应用
生态系统紧密集成 Hadoop (HDFS, MapReduce, Spark)成熟的 SQL 生态独立，与 Spark 等集成良好广泛的驱动和工具支持，非常开发者友好
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